25 метрик пользовательской лояльности
Что такое лояльность и как измерить, сколько денег приносит лояльность Ваших клиентов?
25 метрик пользовательской лояльности
Published
28.08.2017
|
devtodev

Вне зависимости от типа продукта вопрос измерения пользовательской лояльности актуален всегда:

  • рады ли мои клиенты?
  • можно ли сказать, что в этом месяце они рады больше, чем в прошлом?
  • сколько денег мне принесёт их радость?

Эти вопросы в том или ином виде задают себе многие менеджеры продукта. В данной статье аналитики devtodev Василий Сабиров и Вера Карпова рассматривают метрики пользовательской лояльности и разбирают, в каких случаях их необходимо использовать.

Но прежде - что такое лояльность?

Можно было бы сказать, что лояльность - это счастье пользователей, их удовлетворенность.

Лоялен ли к игровому автомату лудоман, зависимый от азартных игр? Пожалуй, да. Счастлив ли он? Едва ли.

Лоялен ли клиент к любому продукту-монополисту? Как правило, да. Удовлетворён ли он, учитывая, что альтернатив вокруг и нет?

С аналитической точки зрения на этот вопрос ответить ещё труднее: метрики лояльности как таковой нет, и измерить ее непросто.

Поэтому давайте будем определять лояльность через лояльного пользователя. Что он делает?

  • Он остаётся с продуктом на протяжении какого-то времени.
  • Лояльный пользователь платит. А если заплатил и остался лоялен, то скорее всего заплатит ещё.
  • Лояльный пользователь делится информацией о продукте, рассказывает о нём друзьям.
  • Лояльный пользователь даёт фидбек, честно рассказывая, что ему нравится, а что нет.

Соответственно, если переходить к метрикам, то это будут:

  • метрики удержания;
  • монетизационные метрики;
  • метрики виральности.

Рассмотрим каждый из типов метрик отдельно.

МЕТРИКИ УДЕРЖАНИЯ

Прежде всего, мы говорим о классическом retention:

  • day 1 retention - доля пользователей, входивших в проект через 1 день после первого визита. Эта метрика говорит о реакции пользователей на их первую сессию, приятен ли им визуальный стиль проекта, понятно ли, о чём проект, достаточно ли они заинтересованы, чтобы дальше изучать проект.
  • day 7 retention - доля пользователей, входивших в проект через семь дней после первого визита; эти пользователи уже разобрались в проекте и поняли его основы;
  • day 28 (30) retention - эти пользователи уже прошли испытание временем, они поняли суть проекта и согласны использовать его и в дальнейшем.

Этими интервалами в 1, 7, 28 дней retention не ограничивается, однако именно по ним встречается больше всего бенчмарков на рынке. И даже знаменитое правило retention “40-20-10” означает средние показатели удержания для успешного проекта именно за эти временные интервалы.

Можно рассчитывать retention и за другие дни. Так, часто встречается day 3 retention как некий промежуточный показатель между удержаниями первого дня и первой недели.

Многие также рассчитывают и retention за более длительные интервалы времени. В SaaS и GaaS (game as a service) проектах, которые основаны на долгосрочном удержании, могут рассчитывать retention и за 3 месяца, и за 6, и за 12, и за несколько лет.

При этом, рассчитывая retention, всегда важно понимать, считается ли он по календарю или по часам (в этом случае “следующий день” - это 24-часовой интервал через 24 часа после первого входа). Особенно эта разница актуальна для проектов, аудитория которых рассредоточена по разным часовым поясам. В этом случае retention по часам будет более точным показателем.

У себя в devtodev мы реализовали оба способа расчёта retention:

У себя в devtodev мы реализовали оба способа расчёта retention:

Таким образом, можно даже говорить и о day 0 retention - доле пользователей, совершавших свой второй вход в течение суток после первого. Быстрая метрика, удобная для оперативного мониторинга изменений, особенно если они касались первой сессии.

Говоря о retention, также важно понимать, что вообще говоря пользователь, не вошедший в проект, допустим, через семь дней после первого визита, не обязательно нелоялен к вам. Может, он был в командировке? у бабушки? в больнице? просто заработался?

А вы уже не учли его в day 7 retention и посчитали нелояльным.

Чтобы избавиться от этой несправедливости, была введена метрика rolling retention. Рассчитывается она в общем так же, но с одним важным дополнением:

day 7 rolling retention - это доля пользователей, входивших в проект через семь дней после первого визита или позже, т.е. rolling retention даёт им шанс.

Разумеется, это значит, что rolling retention ≥ classic retention.

И вот как они взаимосвязаны:

Вот как взаимосвязаны rolling retention и classic retention
Подробнее о графике можно прочесть здесь.

А мы идём дальше.

Вполне возможно, что своим новым изменением в проекте вы понижаете day 1 retention (например, делаете туториал более сложным, чтобы отсечь нецелевую аудиторию), но повышаете day 7 retention.

Как понять, стало ли новое обновление лучше старой версии? Нужна какая-то свёртка всех показателей retention в один сводный показатель. И у нас есть такая метрика, она называется lifetime.

Lifetime - это метрика, которая говорит о том, сколько в среднем дней пользователь проводит в приложении. Математически она рассчитывается как раз как интеграл по линии retention (тут-то вам и пригодятся школьные знания). Однако проще объяснить методику расчёта lifetime следующим образом:

  • выберите для себя временной интервал неактивности, по истечение которого вы будете считать пользователя покинувшим ваш проект (на практике берут неделю, две недели, месяц);
  • каждый день отмечайте тех пользователей, которые в этот день признаны покинувшими проект. Кстати, доля таковых пользователей называется churn rate, и это тоже отдельная метрика, которую, в отличие от большинства других, надо минимизировать, а не максимизировать;
  • замеряйте их среднее время жизни от первого до последнего входа. Эта средняя величина и будет их lifetime. Чем больше пользователей (и чем больше временной период, за который вы делаете расчёты), тем точнее значение этого показателя.

Да, lifetime - это небыстрая метрика, и для того, чтобы точно её рассчитать, нужно выждать время, однако если замерять её регулярно, вы сможете точно сказать, как меняется лояльность ваших пользователей во времени.

Ещё одна метрика удержания - это sticky factor. Он рассчитывается как среднедневная аудитория, делённая на среднемесячную аудиторию проекта. Нетрудно догадаться, что он будет изменяться от 3% до 100%. Обычно для успешных проектов говорят о sticky factor выше 20-25%.

Это своего рода показатель “липкости”, показатель регулярности пользовательских входов. Чем он выше, тем, конечно же, лучше. Наши исследования показывают, что он имеет сильную корреляцию с долей платящих пользователей.

Опять же, измеряйте его во времени каждый месяц и делайте выводы об изменении качества продукта.

МЕТРИКИ МОНЕТИЗАЦИИ

Главной метрикой монетизации, если мы говорим о лояльности пользователей, является ARPU - средний доход с пользователя. ARPU рассчитывается как доход, делённый на аудиторию. Именно показателем ARPU очень любят меряться на конференциях, именно его у вас спросят партнёры и инвесторы. Как правило, ARPU считается за месяц (месячный доход, делённый на MAU), но вообще говоря его можно считать за любой период.

Так, например, ARPU за день, рассчитываемый как дневной доход, делённый на DAU, даже имеет своё название ARPDAU. ARPDAU как правило имеет сильную сезонность, он очень зависит от дня недели.

Отдельный показатель лояльности - это ARPPU, средний доход с платящего пользователя. ARPPU рассчитывается как доход, делённый на количество пользователей, заплативших за период. Таким образом, ARPPU - это показатель лояльности именно платящих пользователей, их реакция на уровень цен в вашем проекте и на ту ценность, которую он несёт.

Отдельный показатель лояльности - это ARPPU, средний доход с платящего пользователя.

Не путайте ARPPU и средний чек: средний чек говорит лишь о размере транзакции, а ARPPU включает в себя и повторные платежи. Кстати, если рассмотреть структуру дохода большинства проектов, то именно повторные (а не первые) платежи составляют основу дохода. Таким образом, важно, чтобы платящему пользователю и понравилось то, что он получает за деньги, и захотелось заплатить ещё.

ARPU, ARPPU, ARPDAU - это метрики небыстрые, они хорошо работают лишь на стабильной аудитории.
А если же вам нужно быстро оценить качество, допустим, новой версии проекта, то лучше всего использовать показатель накопительного дохода.

Накопительный доход за N дней показывает, сколько в среднем денег платит пользователь за свои первые N дней в проекте.

Накопительный доход за N дней показывает, сколько в среднем денег платит пользователь за свои первые N дней в проекте.

Эта метрика поначалу растёт достаточно быстро (пока и пользователи не “отвалились”, и деньги у них не закончились), затем её рост замедляется, и впоследствии её график становится более плоским. Пределом же графика при больших N будет метрика LTV - общий доход с пользователя за всё время.

LTV - это также небыстрая метрика, для её расчёта требуется, чтобы от регистрации пользователей прошло определённое время. Но если замерять LTV регулярно (раз в месяц), вы будете получать представление о том, куда движется ваш проект, как изменяется его качество.

Дело в том, что LTV - это метрика, которая учитывает в себе и retention, и ARPU. Есть несколько способов расчёта LTV, и один из самых популярных берёт интеграл от retention (тот самый lifetime) и умножает его на ARPDAU. Таким образом, LTV - это прекрасная метрика, отражающая лояльность пользователей, правда считается небыстро.

Ещё одной монетизационной метрикой лояльности считается доля платящих - paying share, которая рассчитывается как количество платящих пользователей за период, делённое на общую аудиторию за период.

Paying share - хорошая метрика, однако есть пара метрик, которые говорят примерно о том же, но могут дать больше информации:

  • Конверсия в первый платёж - доля пользователей, зарегистрированных в проекте в определенный период, совершивших хотя бы один платёж к текущему моменту.
  • Конверсия в повторный платёж - доля пользователей, зарегистрированных в проекте в определенный период, совершивших более одного к текущему моменту. Наши исследования показывают, что вероятность совершения второго платежа выше, чем первого, а третьего - выше, чем второго. Таким образом, самое трудное, что надо сделать пользователю - это первый платёж, дальше будет проще. Однако основную сумму приносят именно повторные платежи.

Наконец, ещё важно замерять, как быстро пользователи совершают свои платежи (особенно это актуально для первого платежа). Зная это, вы сможете и получить представление о лояльности, и использовать его себе во благо, баннерами и акциями привлекая внимание пользователя к возможности совершения платежа, увеличивая его вероятность.

В devtodev мы можем измерить среднее время до совершения первого, второго, третьего платежа. Также этот отчёт можно построить не по дням, а по уровням, чтобы ещё точнее находить паттерны пользовательского поведения и увеличивать вероятность платежа.

В devtodev мы можем измерить среднее время до совершения первого, второго, третьего платежа.

Понятие лояльности мы определили через лояльного пользователя. Кто он такой? Что он делает?

  • Он остаётся с продуктом на протяжении какого-то времени.
  • Лояльный пользователь платит. А если заплатил и остался лоялен, то скорее всего заплатит ещё.
  • Лояльный пользователь делится информацией о продукте, рассказывает о нём друзьям.
  • Лояльный пользователь даёт фидбек, честно рассказывая, что ему нравится, а что нет.

Сейчас настало время поговорить о метриках виральности, специфических метриках игровых проектах, а также индексе пользовательской лояльности и методах опросов пользователей.

МЕТРИКИ ВИРАЛЬНОСТИ

Если проект достаточно вирален, то пользователи охотно делятся с друзьями информацией о нём, друзья в свою очередь приглашают ещё людей, и так далее. Таким образом, виральный проект способен захватить рынок достаточно быстро.

Показатель для измерения виральности как правило выделяется один - k-фактор, он заимствован из эпидемиологии.

Он показывает, сколько в среднем друзей приводит в проект один активный пользователь.

Существует несколько способов его расчёта, нам ближе всего следующая формула:

k-фактор = (органические установки в период n+1) / (активные пользователи в период n)

Что такое период в этой формуле?

Это может быть неделя, месяц, год или любой другой произвольный период - договоритесь сами с собой и считайте его регулярно. Это не та метрика, которую используют для бенчмаркинга (потому что непонятно ни как его считали другие, ни за какой период производился расчёт), но k-фактор будет очень полезен, если отслеживать его в динамике и объяснять его рост и снижение.

Главное, что k-фактор должен быть больше, чем отток (churn). Если это так, то проект ожидает экспоненциальный рост. Если же k-фактор меньше оттока, то аудитория начнет постепенно таять. При сравнении с churn проверяйте, что показатели рассчитаны за один и тот же период!

k-фактор должен быть больше, чем отток (churn)

Ещё иногда выделяют такую метрику, как виральный цикл (среднее время начиная от того, как вы пришли в проект, до того, как в проект пришел друг, которого вы позвали). Чем меньше виральный цикл, тем лучше. Пусть ваши пользователи делятся информацией о вашем проекте как можно скорее!

СПЕЦИФИЧЕСКИЕ МЕТРИКИ ИГРОВЫХ ПРОЕКТОВ

Рассмотрим ещё несколько метрик, специфических для игровых проектов. Как измерить лояльность в конкретной точке игры, на конкретном уровне? Существует несколько способов.

Во-первых, конечно, отвал на уровне. Если уровень игрокам не нравится или кажется слишком сложным - они покидают его. Ваша задача понять, что предшествовало уходу игрока, на каком уровне он был, сколько попыток пройти уровень он предпринял.

Во-вторых, ачивки. Ачивка - это вознаграждение игрока за определенное действие в игре. И правильно расставленные по уровням игры ачивки не только доставляют радость игрокам, но и позволяют аналитикам игры произвести правильные замеры: сколько пользователей дошло до определенного уровня и получило свою порцию эндорфинов.

В-третьих, звёзды, виртуальная валюта и любые другие численные показатели, сопутствующие прохождению уровня. Сами по себе эти показатели не будут для вас достаточными метриками, однако если рассматривать их вместе с отвалом или, допустим, ARPU уровня, то вы сможете лучше понять, почему пользователям так нравится (или не нравится) этот уровень.

У себя в devtodev мы реализовали отчёты, в которых можно замерить любые показатели прохождения уровня как в целом, так и в перерасчёте на успешную или неуспешную попытку.

В devtodev мы реализовали отчёты, в которых можно замерить любые показатели прохождения уровня как в целом, так и в перерасчёте на успешную или неуспешную попытку.

В-четвёртых, FUUU-фактор. Большинство упоминаний этой метрики ссылается на выступление компании Wooga на конференции GDC в 2014 году, так что не исключено, что эту метрику придумали именно коллеги из Wooga, и она быстро обрела популярность.

FUUU-фактор =

(количество попыток на прохождение уровня) / (количество попыток, когда уровень был почти пройден)

Допустим, потребовалось 100 попыток, чтобы пройти уровень, и лишь в 5 случаях вы были близки к победе. FUUU-фактор в этом случае будет равен 20, и Wooga считает, что это слишком большое значение. Согласно Wooga, те уровни, где FUUU-фактор выше 10, надо убирать из игры.

FUUU-фактор говорит о негативных эмоциях игрока, о том, как он рвёт на себе волосы.

ИНДЕКС ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКОЙ ЛОЯЛЬНОСТИ

Наконец, как ещё можно узнать о том, нравится пользователю продукт или нет?

Можно просто его спросить!

Наиболее популярным способом замера лояльности пользователей на основании опросов является Net Promoter Score (NPS) - индекс пользовательской лояльности. Он работает следующим образом:

  • вы просите пользователей оценить вероятность, с которой они поделятся информацией о вашем продукте со своими друзьями, от 0 до 10 (бьюсь об заклад, хотя бы один продукт вам задавал такой вопрос!);
  • рассчитываете долю (%) promoters - тех, кто поставил вам 9 или 10, а значит, очень доволен вашим продуктом;
  • рассчитываете долю (%) detractors - тех, кто поставил негативную оценку (6 и ниже);
  • вычитаете долю detractors из доли promoters и получаете Net Promoter Score.

Наиболее популярным способом замера лояльности пользователей на основании опросов является Net Promoter Score (NPS)

Довольно простой и действенный метод, который применяют практически все. Давайте разберемся, столь ли он хорош?

Плюсы NPS:

  • его просто считать;
  • его понятно трактовать: NPS - это чистая (за вычетом detractors) доля тех пользователей, которые готовы быть виральными, а значит, это хороший показатель лояльности;
  • существует огромное количество бенчмарков по NPS в разрезе разных индустрий;
  • его легко измерять во времени и таким образом делать выводы о качественном изменении продукта;
  • он, как правило, коррелирует с ростом бизнеса.

Минусы NPS:

  • “рассказать друзьям” - это в данном случае не реальное действие, а просто мысленный эксперимент, проводимый пользователем по вашему запросу; далеко не каждый, кто поставил вам 9 или 10, тут же пойдет рассказывать о вашем продукте;
  • NPS - это показатель лояльности, а не денег, и его нужно рассматривать вместе с денежными показателями.

Может ли оказаться так, что NPS растёт, а деньги падают? Да, и у нас был такой кейс. Дело в том, что если вы замеряете NPS регулярно (скажем, раз в 2-3 месяца), то как правило на ваши опросы будут отвечать те, кто пришел в проект недавно, и опрос не успел им надоесть. С другой же стороны, во многих продуктах (в тех же f2p-играх) основная часть денег приносится “старичками” - пользователями, которые давно используют ваш продукт. Поэтому вполне может сложиться ситуация, когда новички, которым всё нравится, на вопрос об NPS отвечают положительно, в то время, как “старички”, знающие продукт давно и видящие его недостатки, перестают голосовать рублём.

  • простота расчётов ведёт к tunnel vision - узости взглядов и неправильной трактовке действительности.

Не забывайте, что NPS лучше всего использовать вместе с другими метриками!

Существуют также альтернативы NPS - опросы пользователей со схожей методикой расчётов. Их самое важное отличие состоит в том, как сформулирован сам исходный запрос:

  • CSAT: Насколько вы довольны продуктом / услугой (сразу после окончания взаимодействия с компанией)?
  • CES: Согласны ли вы с высказыванием: «Компания дала мне возможность/помогла мне легко разрешить мою проблему»?
  • CLI: Оцените вероятность того, что вы порекомендуете нас друзьям? Оцените вероятность того, что вы купите у нас в будущем? Оцените вероятность того, что вы попробуете другие наши продукты?

Не будем вдаваться в маркетинг и психологию, но поверьте, в интернете достаточно материалов по сравнению этих методов друг с другом.

Таким образом, мы рассмотрели следующие виды метрик лояльности:

  • метрики удержания
  • метрики монетизации
  • метрики виральности
  • специфические метрики игровых проектов
  • NPS и другие методы опросов.

Получилось даже больше, чем заявленные в заголовке 25 метрик. Надеемся, что хотя бы несколько из названных показателей оказались для вас новыми и интересными.

Пусть ваши NPS и ARPU растут, а виральный цикл и churn сокращаются, главное не перепутайте!

Read more